講演情報
[5Yin-A-22]LightGBMを用いたウェブ小説の出版価値予測モデル構築と特徴量分析
〇太田 憲一郎1、吉田 光男1 (1. 筑波大学)
キーワード：
小説投稿サイト、ユーザー生成コンテンツ、SHAP、機械学習、LightGBM
本研究は、勾配ブースティング決定木（LightGBM）を用いて小説投稿サイトにおける作品の出版価値を予測するモデルを構築し、出版価値を左右する要因を定量的に分析することを目的とする。分析の結果、予測モデルは再現率0.73、適合率0.60、F1スコア0.66という高い識別性能を達成した。また、従来の分析では見落とされがちであった「ブックマーク数の強い影響」や「過度な投稿頻度が与えるマイナス効果や変数の非線形な閾値構造」といった要因がSHAPを用いて可視化された。これらの知見は、編集者が限られた人的資源という制約の中で、有望作品を見逃すリスクを最小化するためのデータ駆動型意思決定支援システムを提示するものである。